为使疫苗舆情监测系统更精准地反映公众关切，可采取以下措施：

1. 优化监测关键词设置根据疫苗相关话题的特点，设定全面且精准的关键词，包括疫苗名称、接种效果、不良反应、政策解读等，同时动态调整关键词库以适应舆情变化。

2. 整合多源数据结合社交媒体、新闻报道、医疗论坛、官方公告等多平台数据，通过交叉验证提升信息准确性，避免单一渠道的片面性。利用大数据技术，从海量信息中筛选出与疫苗相关的核心议题。

3. 强化情感分析技术采用深度学习模型，对公众评论进行情感倾向分类，并识别其中的立场和诉求。针对负面舆情，需进一步分析其触发点和传播路径，以便及时干预。

4. 引入语义理解功能通过自然语言处理技术，精准解析公众对疫苗的隐含态度和深层关切，例如对接种流程、信息透明度、监管措施等的质疑，避免因语义歧义导致误判。

5. 建立预警响应机制设定舆情阈值，当负面信息热度或扩散速度超过预设标准时，系统自动触发预警，并生成应对方案建议，包括信息发布口径、辟谣内容设计等。

6. 加强人工审核与验证结合机器监测结果，安排专业人员对重点议题进行人工复核，特别是针对复杂争议或谣言传播，确保分析结论的科学性。定期评估系统性能，根据实际效果调整算法参数。

7. 关注群体细分分析针对不同年龄段、地域、职业等群体，分析其独特的疫苗关切点，例如老年人更关注接种安全性，年轻人可能更关注接种便利性，从而实现差异化沟通。

通过上述措施，疫苗舆情监测系统可更有效地捕捉公众的真实诉求，为政府、医疗机构和企业的决策提供可靠依据，同时提升信息透明度，增强公众信任。